AIGC（GPT-4）赋能通信行业应用白皮书( 132 页)

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目录

一. 前言 ..... 11

二. GPT-4研究 ...... 13

2.1 AIGC与GPT-4 ...... 13

2.2 GPT-4的能力分析 .... 16

2.3 GPT-4的技术原理 .... 28

2.4 GPT-4的应用 ....... 34

2.5 下一个GPT是什么？ .... 38

三. GPT-4赋能通信行业应用 ..... 41

3.1 通信IT领域的典型应用场景...... 41

3.1.1 智能开发 ....... 42

3.1.2 智能运维 ....... 52

3.1.3 智能营销 ....... 57

3.1.4 智能计费 ....... 65

3.1.5 智能客服 ....... 70

3.1.6 智能客户关系管理 .... 75

3.1.7 商业智能 ....... 81

3.2 通信网络领域的典型应用场景 ..... 86

3.2.1 智能网络规划 .... 86

3.2.2 智能网络部署 .... 89

3.2.3 智能网络维护 .... 92

3.2.4 智能网络优化 .... 96

3.2.5 智能网络运营 .... 99

四. 构建通信行业TelcoGPT .... 102

4.1 GPT-4的构建和应用问题 ....... 102

4.2 通信行业TelcoGPT .... 107

4.3 TelcoGPT如何构建？ .... 108

4.4 亚信科技TelcoGPT实践 ..... 112

4.4.1 TelcoGPT文本大模型构建实践 ...... 112

4.4.2 TelcoGPT跨模态大模型构建实践 ....... 114

4.4.3 亚信科技AIGC平台实践 ..... 116

4.5 亚信科技可基于GPT类大模型赋能的产品系列 ...... 118

4.5.1 超级开发平台 ...... 118

4.5.2 IT运维套件 ...... 119

4.5.3 全域智能运维平台 ...... 120

4.5.4 通用人工智能平台 ...... 120

4.5.5 AI数智运营平台 ...... 121

4.5.6 场景计费产品 ...... 122

4.5.7 智能化客服系统 ...... 123

4.5.8 客户关系管理系统 ...... 124

4.5.9 数据探索分析产品 ...... 124

4.5.10 知识图谱产品 .... 125

4.5.11 智能化网络规划优化平台 ..... 126

4.5.12 网络和业务编排系统 ..... 126

4.5.13 5G网络故障管理系统 ....... 127

4.5.14 智能用户体验管理平台 ..... 128

五. 总结和展望 .... 129

参考文献 ..... 131

图目录

图 2-1 ChatGPT发展历程 .... 16

图 2-2 GPT-4解释复杂名词 ..... 17

图 2-3 GPT-4简化概念，解释复杂名词 ....... 17

图 2-4 GPT-4以专业人士身份，解释复杂名词..... 18

图 2-5 GPT-4根据特定要求或主题创作文章 .... 19

图 2-6 GPT-4与用户多轮对话进行推荐 ....... 20

图 2-7 GPT-4智能生成代码 ..... 21

图 2-8 GPT-4智能解释代码 ..... 22

图 2-9 GPT-4智能修正代码 ..... 23

图 2-10 GPT-4抽取文本中关键信息 .... 24

图 2-11 GPT-4智能分析文本和数据并制表 ...... 24

图 2-12 GPT-4分析解决复杂问题 .... 25

图 2-13 GPT-4处理文本图片混合输入 ..... 26

图 2-14 Transformer架构 .... 29

图 2-15 RLHF训练方法 ....... 33

图 3-1 GPT-4对于软件研发生命周期的变革 .... 42

图 3-2 GPT-4帮助分析业务需求 ...... 44

图 3-3 GPT-4辅助界面设计 ..... 45

图 3-4 引入GPT-4后开发人员日常工作场景 ....... 48

图 3-5 GPT-4智能辅助编码 ..... 48

图 3-6 GPT-4提升持续集成效能 ...... 50

图 3-7 GPT-4快速生成单元测试用例 ....... 52

图 3-8 智能运维工作台运维协作场景 ....... 54

图 3-9 GPT-4帮助分析故障 ..... 55

图 3-10 GPT-4智能修复Kafka配置错误 ..... 56

图 3-11 GPT-4智能生成ansible程序代码 ....... 57

图 3-12 如何策划产品的回答 .... 59

图 3-13 产品功能设计的进一步建议 ..... 60

图 3-14 关于产品广告词的问答 .... 61

图 3-15 关于产品广告词的古诗词形式的问答 ....... 61

图 3-16 关于主动营销推荐的问答 .... 62

图 3-17 关于不同产品特性分析比较的问答 ...... 63

图 3-18 关于帮助客户产品下单的建议 ..... 63

图 3-19 关于产品营销分析的问答 .... 65

图 3-20 GPT-4根据计费数据给出情况解释 ...... 67

图 3-21 GPT-4智能将企业业财融合助力运营 ...... 68

图 3-22 GPT-4举例风险交易行为 .... 69

图 3-23 GPT-4基于意图的算网方案推荐 ..... 70

图 3-24 GPT-4基于客户情绪，智能化处理客户请求 ....... 72

图 3-25 GPT-4根据客户提问，智能化生成解决方案 ....... 73

图 3-26 GPT-4与客户交互式对话能力展示 ...... 75

图 3-27 GPT-4人性化提问方式进行问卷调查 ...... 76

图 3-28 GPT-4结合知识图谱信息进行推理，为客户经理挖掘潜在客户77

图 3-29 GPT-4智能文本处理实现多源地址合并....... 78

图 3-30 GPT-4智能文本处理实现用户地址匹配....... 79

图 3-31 GPT-4虚拟智能同伴应用案例1 ...... 80

图 3-32 GPT-4虚拟智能同伴应用案例2 ...... 80

图 3-33 智能BI增强分析VS敏捷BI自助分析 .... 82

图 3-34 BI集成GPT-4实现数据问答 ....... 83

图 3-35 BI集成GPT-4实现数据洞见 ....... 84

图 3-36 BI集成GPT-4生成洞见报告 ....... 85

图 3-37 GPT-4根据专业需求，生成无限网络规划方案 .... 88

图 3-38 GPT-4实现切片自动勘察 .... 89

图 3-39 GPT-4基于意图的传输专线网元配置激活 ....... 91

图 3-40 GPT-4生成5G基站质检方案 ..... 92

图 3-41 GPT-4针对PON链路故障提供的解决方案 ..... 93

图 3-42 GPT-4日志异常检测 ....... 95

图 3-43 GPT-4智能网络能耗优化应用1 ...... 97

图 3-44 GPT-4智能网络能耗优化应用2 ...... 97

图 3-45 GPT-4关于云网优化的专业知识储备 ...... 98

图 3-46 GPT-4实现云网业务融合运营 ....... 100

图 3-47 GPT-4面向客户投诉的智能问答 ....... 101

图 4-1 GPT-4生成事实性错误案例 .... 104

图 4-2 GPT-4知识库信息的时效性不强，缺乏分析时政能力 ..... 104

图 4-3 GPT-4缺乏一些专业领域的相关知识 ...... 105

图 4-4 通信行业TelcoGPT ..... 108

图 4-5 Ernie-3.0-xbase模型结构 ....112

图 4-6 OFA-large模型结构 .....114

图 4-7 亚信科技AISWare AI² GC产品功能架构图 ......116

图 4-8 超级开发平台架构 ....119

图 4-9 IT运维套件整体架构 ....119

图 4-10 全域智能运维平台架构 ...... 120

图 4-11 通用人工智能平台架构 ...... 121

图 4-12 AI数智运营平台架构 ..... 122

图 4-13 场景计费系统架构 ..... 123

图 4-14 智能化客服系统架构 ...... 123

图 4-15 客户关系管理系统架构 ...... 124

图 4-16 数据探索分析产品架构 ...... 125

图 4-17 知识图谱产品架构 ..... 125

图 4-18 智能化网络规划优化平台架构 ....... 126

图 4-19 网络和业务编排系统架构 ...... 127

图 4-20 5G网络故障管理系统架构 .... 127

图 4-21 智能用户体验管理平台架构 ....... 128